みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの木村です。 いよいよ 8 月、夏本番ですね。連日の暑さに負けず、今週も生成 AI 界隈のアップデートをキャッチアップしていきましょう。 8 月の builders.flash 記事が出ていますので生成AI関連のものをピックアップしてみます。今月も多くの生成AIに関する記事が出ています。 AWS Summit Japan 2026 Builders’ Fair 人気投票第 1 位「ペン字見ます ! ~ AI Agent 先生の辛口査定 ~」の裏側 ! 少量のレガシー言語プログラムを Amazon Quick で解読してみた Amazon Bedrock AgentCore harness と AWS Step Functions を組み合わせて安全に AI エージェントを構築してみよう ! Kiro、1 歳。コードを書く IDE から、仕事を任せるチームへ どの記事も実践的かつ生成AI活用の観点が異なっており参考になりますね。 また新しい AWS Black Belt オンラインセミナー資料・動画 も続々と出ています。生成 AI 関連では「Amazon Bedrock AgentCore Runtime Dive Deep」と「AWS FinOps Agent (preview)」の資料が公開されています。是非チェックしてみてください。 「 AWS ジャパン生成 AI 実用化推進プログラム 」も引き続き募集中ですのでよろしくお願いします。 それでは、7 月 27 日週の生成 AI with AWS界隈のニュースを見ていきましょう。 さまざまなニュース ブログ記事「全従業員の行動変容を目指すAstemo が自己破壊を経て見つけたAI駆動開発の実効性」を公開 Astemo 様は、自動車部品・システムを手がけるグローバルメガサプライヤーです。自動車のソフトウェア定義化 (SDV) が進む中、全従業員の行動変容を目指し、44 名・7 チームが実業務テーマで AI 駆動開発ライフサイクル (AI-DLC) を 3 日間体験しました。人間はレビューと意思決定に集中するスタイルで、3 日間で 9 マイクロサービス / 4,500 行超を開発し、開発スピードは約 200% 向上しています。7 チーム全てがデモ可能なプロトタイプを完成させ、あるチームは翌週に本番リリースまで到達しました。 ブログ記事「Outpost VFX が ビジュアルエフェクト向けに AI モデルのトレーニングを AWS で加速した方法」を公開 Outpost VFX 様は、英国、カナダ、インドにスタジオを構える VFX 制作会社です。フェイスリプレースメント用 AI モデルの学習がシングル GPU の制約で 1〜2 週間かかり、制作のボトルネックになっていました。AWS Generative AI Innovation Center と連携し、Amazon EC2 P5 インスタンスでの分散トレーニングへ移行した結果、学習速度は最大 8 倍に向上しています。初回レビュー用の納品期間も 1〜2 週間から 2 日間へ短縮されました。 ブログ記事「【開催報告】AWS Summit Japan 2026 物流業界向けブース展示「スマートグラス×生成AIエージェントで倉庫業務を革新」」を公開 AWS Summit Japan 2026 の物流業界向けブースで展示した、スマートグラスと生成 AI エージェントによる倉庫ピッキング支援デモの解説記事です。「ピッキングリストをください」と話しかけるだけで、Amazon Nova 2 Sonic が音声のまま理解して WMS から作業リストを取得し、QR スキャンで完了記録まで自動化します。1 会話あたり約 8.9 円というコスト試算まで公開されているのが実践的です。 ブログ記事「【開催報告】AWS Summit Japan 2026 〜 流通小売・消費財・飲食業界向けブース」を公開 「AI エージェントが業務の主役になる日」をテーマにした流通小売・消費財・飲食業界向けブースの開催報告です。バーチャル AI エキスパートから Agentic Commerce まで 6 テーマ 7 デモに加え、株式会社ユナイテッドアローズ様と株式会社カインズ様の事例展示も紹介されています。各デモの詳細解説ブログへのリンク集としても便利です。 ブログ記事「AWS Summit Japan 2026：完全自律型 AI Agent が変える SaaS の世界」を公開 AWS Summit Japan 2026 で展示した、Amazon Bedrock AgentCore を活用したマルチテナント AI CRM デモの解説記事です。メールの分類から回答生成、担当者アサインまでを 6 種類の Agent が協働で処理し、人間は承認のみを行うことで、従来 2 時間かかっていた対応が 5 分以内で完了します。「Agent を取り込む SaaS」設計の 4 つのポイントが整理されており、SaaS 事業者の方におすすめです。 ブログ記事「エージェンティック AI と AWS Transform でメインフレームアプリケーションを再構想 (reimagine) する」を公開 メインフレームのレガシーアプリケーションを、エージェンティック AI でクラウドネイティブに作り変える reimagine パターンの解説記事です。AWS Transform for mainframe が COBOL からビジネスロジックを抽出し、Kiro がマイクロサービス仕様とコードを生成する 3 フェーズの方法論を紹介しています。Human in the Loop の検証を挟み、スピードとリスク低減を両立させる考え方が参考になります。 ブログ記事「Amazon GuardDuty 調査エージェントのご紹介: オンデマンドの AI を活用した脅威評価」を公開 Amazon GuardDuty の調査エージェント (パブリックプレビュー) の紹介記事です。AI がセキュリティ検出結果の調査を自動化し、数時間かかっていた調査を数分に短縮します。リスクレベルや MITRE ATT&CK マッピング、推奨アクションが構造化された形で得られ、AWS MCP サーバー経由で AI ワークフローにも統合できます。 ブログ記事「Security Hub が AI ワークロード保護と Microsoft Azure 対応のマルチクラウドサポートを追加」を公開 AWS Security Hub の 2 つの大きな拡張が発表されました。AI ワークロード保護として、異常なモデル呼び出しやコストハーベスティングを検出する GuardDuty AI Protection、調査を自動化する AI-powered investigations、AI 資産を可視化する Security Hub AI inventory が加わります。マルチクラウド対応では、Microsoft Azure の検出結果を AWS と並べて優先順位付けできるようになりました。 ブログ記事「オープンソースサプライチェーン攻撃の背後にいる北朝鮮のハッカーグループを Amazon が特定」を公開 Amazon Threat Intelligence が、axios、debug、chalk、typo-crypto という人気 NPM パッケージの侵害が同一の北朝鮮関連脅威アクターによるものと初めて特定した調査記事です。生成 AI で悪意のあるパッケージの「見た目の不自然さ」が消えつつあることや、スロップスクワッティングといった新たな脅威も解説されています。OSS に依存する全ての開発者に関係する内容です。 サービスアップデート Amazon Bedrock が OpenAI GPT-5.6 モデルの最大 80% 値下げを発表 Amazon Bedrock 上の OpenAI GPT-5.6 のオンデマンド推論価格が値下げされました。高速・低コストの Luna は 80%、バランス型の Terra は 20% の値下げで、設定変更なしで新価格が自動適用されます (Sol は据え置き)。あわせて Kiro でも GPT-5.6 のクレジット倍率が引き下げ られました (Luna 0.6x → 0.1x、Terra 1.2x → 1.0x)。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 Grok 4.3 が AWS GovCloud (US-West) の Amazon Bedrock で利用可能に xAI の Grok 4.3 が AWS GovCloud (US-West) の Amazon Bedrock で利用可能になりました。GovCloud への xAI モデルの提供は今回が初めてです。推論の深さを 4 段階で設定でき、ツール利用と指示追従、トークン効率に強みがあります。 Gemma 4 モデルが AWS GovCloud (US-West) の Amazon Bedrock で利用可能に Google DeepMind のオープンウェイトモデル Gemma 4 ファミリーが AWS GovCloud (US-West) の Amazon Bedrock で利用可能になりました。256K トークンコンテキストの 31B、コスト重視の MoE 構成 26B-A4B、低遅延の E2B の 3 バリアント構成です。35 以上の言語と、テキスト・画像・動画・音声のマルチモーダル入力に対応します。 Amazon SageMaker Unified Studio が全プロジェクトツールで Git バージョン管理を強化 Amazon SageMaker Unified Studio の全プロジェクトツール (Query Editor、Visual ETL、Workflows、Notebooks) で、ファイルレベルの Git バージョン管理が利用できるようになりました。これまで Git 非対応だった Notebooks も対象になり、ブランチ作成や競合解決までプロジェクト内で完結します。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 Amazon OpenSearch Service が OpenSearch 3.7 をサポート Amazon OpenSearch Service で OpenSearch 3.7 が利用可能になりました。1-bit スカラー量子化により、検索精度を維持しながらベクトルワークロードのストレージとメモリ使用量を削減できます。RAG の検索基盤のコストとパフォーマンスに効くアップデートです。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 AWS Security Hub MCP App がプレビュー公開 Security Hub のエクスポージャー検出結果を Claude Desktop から直接扱える、ローカル実行の MCP サーバーがプレビューになりました。自然言語で上位のエクスポージャーを確認し、攻撃パスの掘り下げから修復の推奨事項まで得られます。全ツールが読み取り専用のため、環境に変更が加わる心配なく試せます。詳細は こちらのドキュメント をご参照ください。 Kiro CLI 2.16.0 / 2.15.0 と IDE 1.0.242 が公開 Kiro CLI 2.16.0 では、会話履歴を引き継いだままサイド会話に分岐できる /tangent コマンドと、/context のツール別トークン内訳表示が追加されました。CLI 2.15.0 では /spec new のガイド付きステップと、Plan モードでの承認後の自動実行が入っています。IDE 1.0.242 では、右クリックメニューの Kiro サブメニューや、エラーに対する「Ask Kiro to Fix」クイックフィックスが加わりました。 今週は以上です。それでは、また来週お会いしましょう！ 著者について 木村 直登(Naoto Kimura) AWS Japan のソリューションアーキテクトとして、製造業のお客様に対しクラウド活用の技術支援を行なっています。最近は AI Agent と毎日戯れており、AI Agent 無しでは生きていけなくなっています。好きなうどんは’かけ’です。

この記事は、”Reimagine your mainframe applications with Agentic AI and AWS Transform” を翻訳したものです。 本ブログでは、reimagine パターンによってメインフレームのレガシーアプリケーションをモダナイズする AWS のアプローチの概要を説明し、組織がレガシー COBOL アプリケーションをモダンなクラウドネイティブアーキテクチャに変換する方法を紹介します。 人材不足、コスト増加、ビジネスアジリティの制約により、組織はレガシーメインフレームアプリケーションをモダナイズする喫緊の課題に直面しています。 AWS は、メインフレームアプリケーションをモダナイズするための複数のアプローチをサポートしています。Reimagine パターンにより、組織はカスタマーエクスペリエンスを再構想 (reimagine) し、ビジネスプロセスフローを最適化し、新機能を導入することで、モダンなアプリケーションに機能的な変化をもたらすことができます。このプロセスで、メインフレームアプリケーションをモダナイズすることができます。この過程は、モダンなアーキテクチャとテクノロジースタックを使った、アーキテクチャの再設計 (rearchitecting) と、アプリケーションのリライト (rewriting) を伴います。トランスフォーメーションジャーニーを加速させるため、エージェンティック AI を活用したツール一式によって、メインフレームのモダナイゼーションの reimagine パターンがサポートされています。 メインフレームアプリケーションを再構想するときの戦略的課題 AWS は、メインフレームモダナイゼーションの特効薬が無いことを認識しています。戦術的アプローチは既存システムの拡張と維持に重点を置いていますが、戦略的モダナイゼーションには リプラットフォーム (replatform)、リファクタリング (refactor)、リプレース (replace)、reimagine という明確な道筋があります。Reimagine は最も変革的なアプローチを代表しており、組織はマイクロサービスやバッチプロセスからリアルタイム機能への移行などのモダンなパターンを使って、アプリケーションアーキテクチャを全面的に見直します。 ほとんどのお客様は、reimagine 戦略を検討する際に 80:20 の原則に従います。Reimagine は、ビジネスでアプリケーションの機能強化が必要な場合に適しています。お客様は、メインフレームワークロードの一部だけがこのカテゴリに該当すると予想しています。このような状況では、モダンな UI、リアルタイム機能、またはより高速なバッチ処理が望まれている可能性があります。また、現行のモノリス化したアプリケーションをプロダクトに合わせたビジネス機能に分割したいという目標をお客様が持っている場合もあります。お客様は、自社のメインフレームアプリケーションの 20% が技術的な制約のせいでビジネスレベルの変更から真に恩恵を受けられない一方で、残り 80% は機能変更を必要としていないことに気付くかもしれません。ただし、一部の組織では、短期的な移行効率よりも長期的なビジネス変革を優先しており、パターンの選択は機能変更を必要とするアプリケーションの割合だけではなく、戦略的目標にも依存していることが実証されています。この洞察は AWS のマルチパターン戦略を推進する要素の 1 つです。AWS は複数の移行パターンをサポートしているので、お客様は各ワークロードに最適なモダナイゼーションアプローチを選択できるようになっています。 参考 5 AWS の reimagine 戦略の中心にあるのが AWS Transform for mainframe です。これは、エージェンティック AI を活用して、メインフレームアプリケーションのモダナイゼーションを加速するサービスです。このサービスにより、お客様は COBOL などの言語で記述されたモノリシックアプリケーションを、マイクロサービスのような、よりモダンなアーキテクチャスタイルに変換できます。AWS の reimagine 戦略の中心は、「Human in the Loop」原則に基づく検証です。この原則では、AI が生成したアプリケーション仕様とコードは、各分野の専門家によって継続的に検証される必要があります。AWS Transform for mainframe は強力なリバースエンジニアリングを提供し、Kiro はマイクロサービス仕様を生成します。ただし、プロセス全体を通して、人間の専門知識は依然として不可欠です。ビジネスロジックの解釈を検証し、アーキテクチャの境界を確認し、アプリケーションがすべての要件を満たしていることを検証するには、専門家が必要です。AI の機能と人間の判断によるこの協調的なアプローチは、AI を活用したモダナイゼーションのスピード上の利点を維持しながら、トランスフォーメーションのリスクを大幅に軽減します。 Strangler fig パターン: 進歩的なモダナイゼーションを可能にする手法 企業のお客様が、すべてのアプリケーションをメインフレームから同時に一括移行するようなビッグバンアプローチの大規模なモダナイゼーションを追求することはめったにないと認識されています。Strangler Fig アプリケーションパターンは、漸次的なモダナイゼーションの手法として実証済の選択肢です。このパターンは、トランスフォーメーション、共存、排除という 3 つの段階を経て、メインフレームアプリケーションをモダナイズするための安全なアプローチとなります。 Strangler fig パターンは、漸次的なモダナイゼーションアプローチです。これにより、組織は元のアプリケーションを実行したまま、モノリシックアプリケーションを徐々にマイクロサービスに置き換えることができます。このアプローチは、モノリスから機能を段階的に抽出することで機能します。抽出された機能は、既存のシステムを中心とした新しいマイクロサービスに変換されます。その後、統合パターンにより、新しいマイクロサービスとレガシーアプリケーションの間の接続が可能になります。 共存フェーズでは、メインフレームと AWS 上の新しいシステムの両方が同時に動作し、システム間の連携が行われます。連携パターンは、アプリケーション間の連携、アプリケーションからデータに対する連携、データ間の連携の 3 種類の統合をサポートします。 参考 4 このような連携アーキテクチャを構築し、共存に適した統合パターンを選択するには、お客様はハイブリッド環境全体におけるデータの一貫性、トランザクション管理、パフォーマンスに特に注意を払う必要があります。 メインフレームモダナイゼーションのためのマイクロサービスアーキテクチャの理解 マイクロサービスアーキテクチャーでは、従来のメインフレームのモノリシックなアーキテクチャーとは対照的に、システムを独立した小さなサービスに分割し、個別に開発、デプロイ、拡張できるようにすることを重視しています。メインフレームモダナイゼーションという文脈において、マイクロサービスには、明確なコンテキスト、独立したデプロイ、テクノロジーの多様性、スケーラビリティなど、重要な価値ある特徴があります。 マイクロサービスとイベント駆動型アーキテクチャを組み合わせると、バッチ処理からリアルタイム処理に移行する際に特に強力になり、変更に対してシステムが非同期で反応できるようになります。 マイクロサービスには大きなメリットがありますが、普遍的に最適なソリューションというわけではありません。データの一貫性やトランザクション性が必要な場合は、モジュラーモノリスやマクロサービスなどの代替アプローチの方が適している場合があります。重要なのは、現在のニーズと将来の願望の両方に適合するアーキテクチャを選択することです。 Reimagine パターンにおける 3 フェーズのモダナイゼーションアプローチ Reimagine パターンでは、3 フェーズの方法論を通じて、現行のメインフレームアプリケーションをクラウドネイティブなマイクロサービスに変換します。 リバースエンジニアリング : AWS Transform for mainframe を使用してリバースエンジニアリングを行い、既存の COBOL / JCL コードからビジネスロジックとルールを抽出します フォワードエンジニアリング : AI エージェント / Kiro を使ってマイクロサービス仕様とソースコードの両方を生成します デプロイとテスト : 生成されたマイクロサービスを Infrastructure as Code (IaC) を使って AWS にデプロイしてテストし、モダナイズしたアプリケーションの機能をテストします Reimagine パターンにおける 3 フェーズのモダナイゼーションアプローチ フェーズ 1: リバースエンジニアリング AWS Transform for mainframe を使ったリバースエンジニアリングのスコープを以下の図に示します。 AWS Transform を使ったリバースエンジニアリング モダナイゼーションを成功させるための基礎は、レガシーアプリケーションを深く理解することから始まります。AWS Transform は、メインフレームのソースコードと運用データ (スケジューラープラン、モニタリングデータ) など、複数のソースからの情報を組み合わせて分析します。このフェーズでは、次のような重要なアウトプットが得られます。 技術文書 : AWS Transform はソースコードを自動的に分析して、アプリケーションプログラムの詳細な文書を作成します。このドキュメントには、レガシーシステム内のプログラムロジック、フロー、連携、依存関係についての説明が含まれています。レガシーシステムに関する重要な知識を維持することで、退職するメインフレーム専門家への依存を減らすのに役立ちます。また、これまで分析や計画に費やされていたプロジェクト時間も短縮されます。 ビジネスロジックの抽出 : ビジネスロジックの抽出は、複雑なモノリシックアプリケーションをその構成要素であるビジネス機能に分解する、メインフレームのモダナイゼーションにおいて不可欠な機能です。AWS Transform は COBOL ソースコードを自動的に分析します。この分析は、レガシーアプリケーションに組み込まれているプロセスフローやビジネスロジックなど、重要なビジネス要素を特定して文書化するのに役立ちます。この分解プロセスは、モノリス化したメインフレームアプリケーションをより小さく、より管理しやすいビジネス機能に分解するための基本です。これらの機能は、reimagine の取り組みにおける後半の工程でマイクロサービスのスコープと境界を特定するための基礎となります。この機能は、技術ユーザーとビジネスユーザーの両方が理解できるエクスポート可能な自然言語で仕様を提供することで、モダナイゼーションの取り組みにおける複数のステークホルダーに役立ちます。 メインフレームデータモデル : AWS Transform には、データリネージ分析やデータディクショナリの自動生成など、メインフレームのモダナイゼーションを成功させるために不可欠な高度なデータ分析機能が備わっています。これらの機能が連携して、メインフレームデータの「場所」(使用法と関係) に付随する「内容」(構造と意味) を定義します。組織はデータ環境を完全に可視化できるようになり、情報に基づいたモダナイゼーションの意思決定が可能になります。技術チームは、重要なビジネスロジックとデータ間の関連性を維持しながら、自信を持ってデータアーキテクチャを再設計できます。 稼働分析 : システム管理機能 (SMF) を介してメインフレームから収集された実行時データによって、静的コード分析を補完することができます。SMF は z/OS サブシステム上のアクティビティデータを収集するための中心的なメカニズムです。これらの記録に含まれる情報は、モダナイゼーションの計画、優先順位付け、実行に不可欠です。AWS Transform は SMF データ (バッチ処理ではレコードタイプ 30、CICS トランザクションではレコードタイプ 110) を分析して、アクティブなバッチジョブと CICS トランザクションを識別できます。使用済み/未使用のトランザクション/バッチを検出し、トランザクション/バッチの MIPS 使用量を測定することで、組織は未使用のプログラムと消費量の多いリソースを特定できます。これにより、何を移行し、何を廃止するかについてデータ主導の意思決定が可能になり、メインフレームのリソース使用率をかつてないほど可視化できます。 フェーズ 2: フォワードエンジニアリング フォワードエンジニアリングは、抽出されたビジネスロジックをマクロサービス/マイクロサービスのアーキテクチャに変換することを目的としています。 AWS は、お客様組織内の多様なニーズを認識し、パートナー主導型およびお客様主導型の柔軟なコード生成アプローチを採用しています。AWS は、既存の開発者ツールと競合するのではなく、リバースエンジニアリングで得られた豊富な理解を 促進 することに重点を置いています。これにより、既存のコードを複数の方法でモダンなアプリケーションに正確に変換できるようになります。 Kiro やその他のコーディングアシスタントなどの好みの開発ツールを使用した、お客様主導またはパートナー主導の開発 AI を活用したコーディングアシスタントとしての Kiro や AI エージェントの活用 AWS Transform は Kiro のような AI を活用したコーディングアシスタントと連携して、仕様駆動型の開発をサポートします。これらのツールは互いに補完し合っています。AWS Transform が提供するアウトプットは、Kiro がマイクロサービス仕様とソースコードの両方を生成するためのインプットになります。 Kiro と AI エージェントのアプローチについて詳しく見ていきましょう。このアプローチは 3 つの異なるステップで構成されており、正しさと品質を Human in the Loop で 検証 します。 以下の図は、 Kiro または AI エージェントを使ったフォワードエンジニアリングのスコープを示しています。 Kiro / AI エージェントを使ったフォワードエンジニアリング ステップ 1: マイクロサービス仕様の生成 このステップでは、ビジネスロジックの抽出を入力として、AI エージェントまたは Kiro を使い、各マイクロサービスの詳細な仕様を作成します。Kiro の仕様駆動型のアプローチにより、アーキテクトはマイクロサービスを設計して正式な仕様を作成し、実装を開始する前に、アプリケーションの対象分野の専門家が各仕様を確認して改良することができます。プロジェクト固有のステアリング文書を作成することで、Kiro はインプット (ビジネスロジック、データ分析、非機能要件など) と要件についての理解を深めることができます。このステップでは、トレーサビリティとビジネスルールの包括的な適用範囲を検証する必要があります。これにより、特定されたすべてのビジネスロジックが適切に分析され、関連するマイクロサービス仕様に組み込まれたかどうかを追跡できます。 Kiro にマイクロサービス仕様の生成を依頼するステアリングファイルのサンプルを次に示します。 マイクロサービス仕様を生成するためのステアリングファイルのサンプル 【参考】日本語訳 ## Role: あなたはソフトウェア設計、特にドメイン駆動設計、マイクロサービスアーキテクチャ、システムモダナイゼーションの分野で 20 年以上の経験を持つシニアソフトウェアアーキテクトです。エンタープライズアプリケーションのモノリスからマイクロサービスへのトランスフォーメーションを何十回も成功させてきました。あなたは、境界コンテキストの特定、クリーンなドメインモデルの設計、効果的なサービス境界の構築に関する専門家です。ソフトウェア設計パターン、API 設計、イベント駆動型アーキテクチャ、フロントエンド統合戦略に関する深い知識を有します。 ## Action: … `input/bre_output` フォルダーとサブフォルダー内の提供された HTML ファイルと JSON ファイルを分析して、現在のビジネスロジック、データ構造、および暗黙的なドメインモデルを理解してください。追加のコンテキストが必要な場合のみ、`input/source-code` フォルダーとサブフォルダーのソースコードを参照してください。 `input/bre_output` フォルダーとサブフォルダー内の HTML ファイルと JSON ファイルにあるビジネスロジックに基づいて、主要なビジネスドメイン、サブドメイン、潜在的な境界コンテキストを特定します。追加のコンテキストが必要な場合のみ、`input/source-code` フォルダーとサブフォルダーのソースコードを参照してください。 ドメイン駆動設計の原則を適用して、独自のユビキタス言語、集合ルート、エンティティ、バリューオブジェクト、ドメインイベントを使用して明確な境界のあるコンテキストを定義します。 特定された境界コンテキストに基づいてマイクロサービスアーキテクチャを設計し、各マイクロサービスが単一の責務を担い、独自のデータを管理するようにします。 ステップ 2: ターゲットデータベースの生成 データベースのモダナイゼーションは、メインフレームトランスフォーメーションプロジェクトにおける極めて重要な課題です。レガシーメインフレームデータベースは、IMS/DB や IDMS などの階層型データベースやネットワーク型データベース、または Db2 などのリレーショナルデータベースを使って構成されています。これらのデータベースには、ビジネス上の重要なデータが何十年にもわたって蓄積されていますが、今となっては時代遅れのデータモデルに従って構造化されているものもあります。ターゲットデータベースの生成フェーズでは、これらのレガシーデータ構造を、データの整合性とビジネスルールを維持しながらマイクロサービスアーキテクチャをサポートするモダンなクラウドネイティブなデータベーススキーマに変換します。AWS Transform のデータ分析機能により、レガシーデータベース構造を包括的に理解できます。Kiro は、このデータ分析結果をターゲットアプリケーションの仕様と組み合わせてインプットとして使用し、ターゲットのモダナイズされたデータベースを作成します。 ステップ 3: ソースコード生成と Infrastructure as Code の生成 仕様を検証した後、Kiro は実装フェーズに移行し、本番環境ですぐに使えるマイクロサービスコードと Infrastructure as Code を生成します。実装プロセスは、要件定義、設計、実装タスクという Kiro の 3 フェーズのワークフローに従います。このフェーズでは、Kiro は実装タスクを自律的に実行できます。一方、開発者は生成されたコードのレビュー、フィードバックの提供、要件に対する実装の検証に集中できます。このプロセスにはステアリングファイルが不可欠です。これによって Kiro はプロジェクトの規約、ライブラリ、標準に関する永続的な知識を得ることができ、確立されたアーキテクチャガイドラインやコーディング標準に準拠することができます。この構造化されたアプローチにより、チームは実装戦略を見直し、改良することができます。また、品質保証活動のための包括的なテストケースとテストデータの生成にも役立ちます。 Kiro にマイクロサービスのターゲットソースコードの生成を依頼するステアリングファイルのサンプルを次に示します。 ターゲットソースコードの生成のためのステアリングファイルの例 【参考】日本語訳 ## Action: まず microservices-specs フォルダーから提供されたマイクロサービス仕様を分析し、必要な各マイクロサービス、その責務、データモデル、連携ポイントを特定します。 以下を含む customer-management-service マイクロサービスシステムの全体的なアーキテクチャを設計します。 サービスの境界と責任 データの所有権と共有のアプローチ 通信パターン (同期 vs 非同期) 各コンポーネントの AWS サービスの選択 仕様書に記載されている customer-service マイクロサービスの場合: 適切な Maven/Gradle 構成で Spring Boot プロジェクト構造を作成する データモデルフォルダの下にある顧客の DynamoDB テーブル定義をマッピングするデータモデルを実装する REST のベストプラクティスに従って RESTful API コントローラーを開発する サービス層のビジネスロジックを指定どおりに実装する 適切な例外処理、検証、ロギングを追加する AWS サービスインテグレーション (必要に応じて DynamoDB、SQS、SNS など) を設定する サービスのユニットテストを書く 以下は、マイクロサービスを実装するためのプロンプトとステアリングファイルから Kiro によって生成されたタスクファイルのサンプルです。 マイクロサービスを実装するタスクファイルの例 【参考】日本語訳 [x] 1. 顧客管理サービスのプロジェクト構造を設定する Maven のディレクトリ構成で Spring Boot プロジェクトを作成する マルチモジュールプロジェクト構造 (domain, application, infrastructure, web) を設定する さまざまな環境 (dev, staging, prod) に合わせてアプリケーションプロパティを設定する 重要な依存関係 (Spring Boot, Spring Data, AWS SDK, validation, testing) を追加する _要件: 1.1、2.1_ [x] 2. コアドメインモデルとバリューオブジェクトを実装する [x] 2.1 ドメインロジックによる顧客集約ルートを作成する すべての必須フィールドとビジネスメソッドを含む Customer エンティティを実装する バージョンフィールドによるオプティミスティックロックを追加する ドメイン検証ルールを実装する _必要条件:5.1、5.5_ [x] 2.2 データの一貫性を実現するためのバリューオブジェクトを実装する ID が 9 文字であることのチェックも含めて CustomerID バリューオブジェクトを実装する フォーマット検証と暗号化をサポートする SSN バリューオブジェクトを作成する 電話番号のフォーマット (XXX-XXX-XXXX) のチェックを含む PhoneNumber バリューオブジェクトを作成する 値の範囲が 300 ～ 850 になるチェックを含む FICoScore バリューオブジェクトを作成する _必要条件:5.3_ フェーズ 3: デプロイとテスト 最後のフェーズでは、生成されたマイクロサービスを、さまざまなコンピューティングオプションとストレージオプションを使用して AWS クラウドネイティブアーキテクチャにデプロイします。お客様は、コンピューティングサービスとして Amazon Elastic Container Service (ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)、AWS Lambda、AWS Fargate の中から選択できます。データベースオプションには、NoSQL ワークロード用の Amazon DynamoDB、リレーショナルデータベース用の Amazon Aurora、またはその他の AWS データベースサービスが含まれます。デプロイでは、AWS CloudFormation、AWS Cloud Development Kit (CDK)、Terraform などの Infrastructure as Code ツールを使って AWS リソースのモデル化とプロビジョニングを行います。 以下は、AWS CloudFormation テンプレートを使って新しいマイクロサービスアーキテクチャを AWS クラウドにデプロイするように生成された Infrastructure as Code のサンプルです。 生成された Infrastructure-as-Code の例 再構想 (reimagine) された新しいアプリケーションは、この新しい AWS クラウドネイティブアーキテクチャでテストされ、すべてのコンポーネントが期待どおりに動作することを検証します。 以下の図は、新しく作り直されたアプリケーションをデプロイするための一般的な AWS クラウドネイティブアーキテクチャを示しています。 新しく reimagine されたアプリケーションのデプロイとテスト Reimagine パターンのための AI 駆動アプローチの主な利点 ディスカバリーと分析の加速 AWS Transform の AI エージェントは、複雑な COBOL コードベースを数時間または数日で分析し、アプリケーションドメインとビジネスロジックパターンを自動的に識別できます。組織はメインフレーム環境全体を分析するか、もしくは、特定のビジネスプロセスを対象として分析するか、選択することができます。 インテリジェントなマイクロサービス設計 AI を活用したアプローチでは、ドメイン駆動設計 (Domain-Driven Design: DDD) の原則を適用して、レガシーアプリケーション内の自然な境界のあるコンテキストを識別します。DDD は、中核となるビジネスドメインの理解、技術チームとビジネスチームの間に共通のユビキタス言語の構築、複雑なドメインを明確に境界付けられたコンテキストに分割することに重点を置いています。 高品質なコード生成 Kiro は、適切な階層型アーキテクチャ、REST API 設計、クラウドネイティブパターンなど、最新の開発標準に従った、本番環境に対応したマイクロサービスを生成します。 Infrastructure as Code このアプローチでは、アプリケーションコードと、マイクロサービスを AWS クラウドにデプロイして実行するために必要なインフラストラクチャ全体の両方が生成されます。さらに、この Infrastructure as Code アプローチは AWS Well-Architected Framework の原則に沿ったものであり、自動化され繰り返し可能なデプロイによって運用上の卓越性を促進し、生成されたすべてのインフラストラクチャコンポーネントにセキュリティ、信頼性、パフォーマンス効率、コスト最適化、ベストプラクティスを一貫して適用できるようにしています。 AWS メインフレームモダナイゼーションの専門知識とパートナーエコシステム メインフレームアプリケーションを reimagine するための AWS のアプローチは、AWS の AI 駆動の機能を活用し、パートナーの専門知識とスケールを補完するものです。AWS は、Global System Integrators (GSI) と専門技術パートナーの専門知識を組み合わせて、メインフレームモダナイゼーションプロジェクトに内在する複雑さに対処する強固なパートナーエコシステムを構築しました。 GSI パートナーは、さまざまな業界の大規模なメインフレームモダナイゼーションで成功を収めていることが実証済です。 AWS の戦略は、データ移行ユーティリティ、テストフレームワーク、言語変換ツールなどの AWS ネイティブ機能を補完する専用のモダナイゼーションツールを提供するテクノロジーパートナーに依存しています。 このような協業アプローチにより、お客様は AWS のクラウドネイティブ機能を活用しながら、複雑なモダナイゼーションの課題に対応する専門知識と実証済の方法論を活用できます。 まとめ AWS がメインフレームモダナイゼーションを再構想 (reimagine) するために進めているのは、お客様のトランスフォーメーションジャーニーを加速させる包括的な AI 駆動のアプローチです。AWS Transform は、レガシーソースコードに対する深い理解と柔軟なコード生成を組み合わせることで、組織がリスクを最小限に抑え、ビジネス価値を最大化しながらメインフレームアプリケーションを変革できるようにします。 メインフレーム向けの AWS Transform と Kiro に関するその他の参考情報 インタラクティブデモを試す AWS Transform for mainframe の詳細 入門ガイドを読む メインフレームから AWS への移行途中の過渡期に於ける両環境併存のための連携アーキテクチャ メインフレームアプリケーションのモダナイゼーションに関する包括的な視点と配置戦略 著者 Yann Kindelberger Yann Kindelberger は、Amazon Web Services の Principal Solution Architect です。Yann は 23 年以上メインフレームに携わり、IBM で 20 年以上メインフレームアーキテクトとして勤務しました。彼はメインフレームの AWS クラウドへの移行とモダナイゼーションに取り組んでいるワールドワイドなチームの一員です。彼は 2021 年に AWS に入社し、ソリューションアーキテクトとして、お客様のメインフレームの移行とモダナイゼーションを支援し、助言し、サポートしています。 Cheryl du Preez Cheryl du Preez は、メインフレームとレガシーモダナイゼーションに関する AWS の World Wide Senior Specialist Solutions Architect です。Cheryl は、世界中のお客様を対象としたメインフレームのモダナイゼーションとトランスフォーメーションの取り組みにおいて、20 年以上にわたって技術的リーダーシップを発揮してきました。現在の役職では、AWS 独自の方法で生成 AI を活用したメインフレームのモダナイゼーションについて、お客様やパートナーに対して助言を提供しています。 Chris Poole Chris は Senior Partner Solutions Architect であり、メインフレームモダナイゼーションが大好きです! 彼は現在、EMEA 地域の AWS メインフレームパートナー戦略を推進していますが、以前はエッジコンピューティングテクノロジーに取り組む Principal Engineer の称号を持っていました。当時は、コミュニティや開発者支援の取り組みをリードし、クラウドセキュリティ製品のソリューションアーキテクトチームを率いたり、高スループットの金融取引処理システムにおける非同期 API を設計/開発したりしてきました。彼は理論物理学の博士号を取得しています。余暇には、香取神道流の武道やカリ (Kali) 等の格闘技を楽しんでいます。 Rao Panchomarthi グローバルのメインフレームモダナイゼーション組織のリーダー。Rao は、IBM メインフレーム、分散システム、クラウドテクノロジーにまたがる 20 年以上の経験を持つ経験豊富な IT プロフェッショナルです。Rao は大規模なビジネストランスフォーメーションをリードし、メインフレームアプリケーションのクラウドテクノロジーへの移行や、モダナイズするための戦略を策定しています。AWS に入社する前は、JPMorgan Chase のクレジットカード事業でアーキテクチャ責任者を務め、複数のトランスフォーメーションプロジェクトをリードしていました。 Souma Suvra Ghosh Souma は AWS でメインフレームモダナイゼーションを担当する Senior Specialist Solutions Architect です。AWS へのモダナイゼーションに関する複数の記事やソリューションガイドを発表し、AWS re:Invent や AWS Summit などのカンファレンスで発表を行ってきました。現在の役職では、メインフレームとレガシーシステムのモダナイゼーションに AWS のバリュープロポジションと生成 AI 機能を最大限に活用する方法について、お客様やパートナーに助言しています。 Subhajit Maitra Subhajit は AWS の Worldwide Mainframe Partner Solution Architect であり、メインフレームモダナイゼーションコンピテンシープログラムの構築を支援しました。また、IBM MQ 連携に寄与する AWS Mainframe Modernization サービスのビルダーでもあります。彼の専門分野には、メインフレームモダナイゼーション、メッセージ指向ミドルウェア、分散型イベントストリーミングプラットフォーム、マイクロサービスなどがあります。 この投稿の翻訳は Mainframe Modernization Specialist Solutions Architect の皆川が担当致しました。原文記事は こちら です。

COBOL現新移行検証シリーズ まとめ 本シリーズは、ホスト系COBOL処理系からオープン系COBOL処理系への移行に携わる実務者を対象に、 差異の構造と実機検証の設計思想を体系的に整理したものです。 コンパイルエラーの有無ではなく、 「動作が一致しているか」という観点から移行品質を捉え直すことを目的としました。 各回一覧 第1回 【COBOL現新移行検証①】マニュアルに書いていない非互換とどう向き合うか https://zenn.dev/nttdata_tech/articles/f0610fa39d5bb8 第2回 【COBOL現新移行検証②】実機検証の設計思想と検